Man

Matías Felipe Salinas Salazar

Investigador Adjunto

Universidad de Valparaíso

Valparaíso, Chile

Líneas de Investigación


Objetivización de artritis en las manos por lógica difusa, Modelamiento cardiovascular por Windkessel, Calculo Fraccional para bioseñales, Algoritmos espectrales de alta resolución, Predicción de presión arterial con PPG y Deep Learning.

Educación

  •  Ciencias de la Ingeniería Mención Ingeniería Biomédica, UNIVERSIDAD DE VALPARAISO. Chile, 2018
  •  Ingeniero Civil Biomédico, UNIVERSIDAD DE VALPARAISO. Chile, 2015

Experiencia Académica

  •   Ingeniero Biomédico Full Time

    Hospital Clínico Universidad Católica

    Santiago, Chile

    2014 - 2014

  •   Investigador Part Time

    UNIVERSIDAD DE VALPARAISO

    Ingeniería

    Valparaíso, Chile

    2015 - 2017

  •   Ingeniero Proyectos Full Time

    UNIVERSIDAD DE VALPARAISO

    Ingeniería

    Valparaíso, Chile

    2017 - 2019

  •   Investigador Adjunto Full Time

    UNIVERSIDAD DE VALPARAISO

    Ingeniería

    Valparaíso, Chile

    2019 - A la fecha

  •   Tesista Investigador Part Time

    UNIVERSIDAD DE VALPARAISO

    Ingeniería

    Viña del Mar, Chile

    2020 - A la fecha

Experiencia Profesional

  •   Ingeniero Biomédico Full Time

    Hospital Clinico de la Universidad Catolica

    Santiago, Chile

    2014 - 2014

Difusión y Transferencia


Creación de Base de Datos con Registros cardiovasculares.

Glaría, A., Salinas, M., Tapia G., Plaza, J., Plaza J., Veloz, A., Idiáquez, J., Quilodrán, R., Riquelme, J., Veas T.: Training Set for non-Invasive and minimally- Intrusive Blood Pressure estimates. V.2.0. (2019). In final developments for http://nimi.uv.cl

Tapia, G., Plaza, J., Salinas, M., Glaría, A.: Training set for non- invasive and minimally- intrusive Blood pressure estimates. V.1.0. minimally documented. (2017). Available from http://nimi.uv.cl



 

Article (1)

A Computational Fractional Signal Derivative Method

ConferencePaper (1)

Photoplethysmogram Fits Finger Blood Pressure Waveform for non-Invasive and minimally-Intrusive Technologies Evaluation of Derivative Approaches

ConferenceProceedingWhole (2)

Computational Fractional Derivatives for Biosignal Processing
Proposal to innovate Arterial Pressure evaluation using a non-Invasive and minimally-Intrusive (nImI) methods based upon Photopletysmography and Machine Learning
4
Matías Salinas

Investigador Adjunto

Ingeniería Biomédica

Universidad de Valparaíso

Valparaíso, Chile

2
Carolina Saavedra

Profesora Adjunta

Facultad de Ingeniería

Universidad de Valparaíso

Valparaíso, Chile

1
Diego Mellado

Ingeniero de I+D

I+D

Consultores e Asesores en Informática Zeke Ltda.

Viña del Mar, Chile

1
Rodrigo Salas

Profesor Titular Jornada Completa

UNIVERSIDAD DE VALPARAÍSO

Valparaíso, Chile